A personalização em massa é a cereja do bolo quando se trata de grandes operações B2B. Ela visa o uso intensivo de dados sobre negócios, indivíduos e grupos para, com máxima precisão, customizar abordagens e experiências.
Com a Inteligência Artificial mais acessível, finalmente personalizar massivamente já não é mais um desejo. Pelo contrário, com as ferramentas e os métodos adequados é possível realizar ações one-to-one em pouco tempo e com excelente acuracidade.
Agora, como fazer isso?
É o que vamos te mostrar aqui, detalhando os seguintes tópicos:
Acompanhe!
A personalização em massa também costuma ser chamada de hiper personalização. Ela nada mais é do que a criação de abordagens e experiências altamente customizadas para um grande número de indivíduos.
A princípio parece um pouco contraditório, pois a ideia que se tem de personalizar é tornar um produto ou serviço único, sob medida.
No entanto, essa estratégia vem se mostrando altamente viável, uma vez que a coleta e a análise de grandes volumes de dados (Big Data) se tornou mais fácil com a evolução tecnológica.
Mais especificamente, com a popularização da Inteligência Artificial (IA) que estamos experimentando, várias áreas hoje conseguem lidar com um alto poder de segmentação. Desde Marketing e Vendas até Comunicação e Relações Públicas, passando por P&D, entre outras.
Por exemplo, um grande fabricante de bens de consumo pode estudar finamente os usuários de seus produtos. A partir disso, entregar a seus canais indiretos planos de Trade Marketing a serem implementados nos PDVs para conquistar os consumidores e escalar as vendas.
Para uma definição mais literal, podemos recorrer à definição de personalização em massa do Corporate Finance Institute:
"A personalização em massa é o uso de padronização e economias de escala para fornecer bens e serviços para um amplo mercado, adaptados às necessidades específicas dos clientes, em grandes volumes e a um custo razoavelmente baixo".
Em suma, estamos falando em desenvolver experiências adaptadas a um grande contingente de indivíduos, utilizando dados e informações únicas sobre cada um deles.
Além das condições técnicas melhoradas nos últimos anos, a personalização em massa passou a ganhar importância, pois as companhias agora têm que ir ao mercado de maneira mais cíclica.
Em outras palavras, nenhum negócio hoje pode se dar ao luxo de estruturar e executar Go-to-Market de maneira linear. Pelo contrário, entramos na era do Go-to-Market Intelligence, no qual, em síntese, as iniciativas de conquista mercadológica são iterativas, contínuas.
Dentro dessa realidade, é preciso fazer hiper personalização para entender os públicos-alvo em profundidade, adaptar ofertas, comunicar com assertividade, prospectar e fechar negócios de maneira ágil e eficiente.
Abrem-se muitas brechas para o fracasso sem essa dinamicidade. Afinal, os custos para a aquisição de novos clientes vêm aumentando significativamente. Ademais, há uma competitividade mais acirrada nos mais variados setores econômicos, além da saturação dos modelos comerciais tradicionais.
Para resumir, a personalização em massa serve a essa nova forma de Go-to-Market porque ela tem tudo a ver com o domínio de dados e insights em tempo real. Ou seja, facilita o estabelecimento de estratégias e táticas, ajudando as companhias a aprender continuamente e a errar o mínimo possível.
→ Dê o play no vídeo a seguir para entender como funciona, na prática, o Go-to-Market Intelligence:
Há diversas dificuldades de se fazer personalização em massa, isso é inegável.
Elas vão desde a falta de acesso a tecnologias de última geração até o pouco poder analítico dos profissionais envolvidos. Além, é claro, da própria cultura organizacional, que precisa se voltar com mais afinco para a orientação por dados — e isso não ocorre da noite para o dia.
No detalhe, os desafios mais significativos podem ser assim descritos:
Como um pontapé inicial, veja agora um passo a passo para fazer personalização em massa.
Tudo começa por contar com ferramentas tecnológicas que facilitem coleta, processamento e análise de vastos volumes de informações. Por exemplo, soluções de Sales Intelligence dotadas de IA, Analytics, Ciência de Dados, entre outros recursos avançados.
Com uma plataforma desse tipo, profissionais de Marketing, Inteligência de Mercado, Vendas e outros conseguem:
Paralelamente, é preciso também investir no desenvolvimento das habilidades analíticas das equipes. Dessa forma, elas podem extrair insights valiosos das ferramentas, planejar, decidir e agir de maneira mais certeira.
Com as condições técnicas adequadas, outro passo determinante para escalar a personalização é entender o público-alvo em profundidade.
Isso significa entender necessidades, práticas e simbólicas; mas também fazer descobertas sociodemográficas, culturais, de regionalidade, entre muitas outras variáveis.
Uma tarefa um pouco difícil se pensarmos em um país de dimensões continentais e com alta diversidade como o Brasil. Contudo, o exercício é absolutamente válido, uma vez que não se pode trabalhar personalização sem conhecimento profundo de nichos, tendências comportamentais e de consumo, e assim por diante.
Em seguida, parte-se para a segmentação da base de clientes e prospects.
Normalmente, isso é feito com base em características comuns dos diferentes grupos e perfis mapeados. E em variadas frentes: de adaptações nos produtos ou serviços às mensagens de Comunicação e Marketing, passando por parcerias junto a canais de vendas externos.
Neste ponto, o que não se pode perder de vista é que as necessidades e os interesses de cada nicho são os norteadores das abordagens e táticas pensadas e executadas.
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Chega então o momento da realização de testes no mercado. Eles precisam ser feitos em ambientes seguros, via simulação de cenários, com pesquisas e coletas de feedbacks de compradores e consumidores.
E os profissionais envolvidos precisam estar abertos a reconhecer que, por mais amparados que estejam em dados, as coisas podem mudar no "mundo real".
Especialmente porque há uma grande dinamicidade na preferência dos consumidores, muitas vezes influenciada por movimentos macroeconômicos, essa abertura para o aprendizado deve estar sempre no radar.
Aliás, não se faz mais Go-to-Market sem isso em perspectiva — lembre-se, ele agora é um processo iterativo e cíclico, tem que ser flexível o bastante para reconfigurações de rota a qualquer momento.
Mesmo antes de um fechamento de ciclo, a aferição de resultados deve estar presente. Do contrário, a personalização em massa pode ter falhas que, se descobertas muito tarde, custam muito tempo e dinheiro.
A boa notícia é que a própria cultura de orientação por dados facilita o monitoramento e a medição do desempenho da estratégia. Ela, quando bem conduzida, dispara alerta aos profissionais envolvidos para que eles, em tempo hábil, consigam iterar com base nos resultados (obtidos e não obtidos).
Ao utilizar dados e informações específicas sobre cada grupo de prospect e/ou cliente, a criação de ofertas altamente relevantes aumenta a probabilidade de conversão.
Essa prática vem se mostrando muito relevante neste novo momento do mercado B2B. Afinal, além de lidar com ciclos de compra que envolvem múltiplos stakeholders, as companhias desse ecossistema agora são desafiadas a inovar continuamente.
É preciso fazer personalização em massa para, por exemplo, entregar informações precisas e personalizadas para cada decisor, melhorando a comunicação e acelerando o fechamento de negócios.
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